redis-淘汰策略（8种）

最新推荐文章于 2025-04-21 09:17:56 发布
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分类专栏： redis 文章标签： redis
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redis的八种淘汰策略

数据的淘汰策略简述

当redis中内存不够时，此时有新的key进来，redis按某种规则将内存中的数据删除掉，这种数据的删除规则被称为内存的淘汰策略

八种淘汰策略

1 noeviction（默认）：不淘汰任何key，内存满时不写入新的key。
2 volatile-ttl：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，值越小越先被淘汰
3 allkeys-random：对所有key进行随机淘汰
4 volatile-random：对设置了TTL的key进行随机淘汰
5 allkeys-lru：对所有key基于LRU算法进行淘汰
6 volatile-lru：对设置了TTL的key基于LRU算法进行淘汰
7 allkeys-lfu：对全体key给予LFRU算法进行淘汰
8 volatile-lfu：对设置了TTL的key基于LFU算法进行淘汰

注：

TTL（ time to live）：键值对的过期时间
LRU（Least Recently Used）：最近最少使用，用当前时间剪去最后一次访问时间，值越大越先被删除，
例：key1在3s前访问，key2在5s前访问，那么是删除的时key2
LFU（Least Frequently Used）：最少频率使用，统计每个key的访问频率，值越小越先被删除
例：key1在5s内访问了5次，key2在5s内访问了10次，key1被删除

淘汰策略的使用建议

在这里插入图片描述

记忆：
大体分为 种
默认：不删除key，不写入key
按照过期时间，值越小先被淘汰

随机淘汰对所有key或设置过期时间的key
按照LRU算法对所有key或设置过期时间的key
按照LFU算法对所有key或设置过期时间的key

玩转Redis-8种数据淘汰策略及近似LRU、LFU原理
zxiaofan.com
11-29 6996
《玩转Redis》系列第【14】篇，、Redis数据淘汰策略、8种数据淘汰策略、Redis缓存满了怎么办、Redis近似LRU算法、Redis的LFU算法，为什么Redis要使用自己的时钟？
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07-18
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Redis的内存淘汰策略？
looken1024的博客
03-12 1508
Redis 采用随机抽样（默认抽取 5 个键），淘汰其中最久未使用的键，而非全局遍历（节省性能）。：基于 Morris 计数器算法，记录键的访问频率（衰减机制避免旧数据长期占据内存）。分钟，计数器值减半，逐步降低历史高频访问数据的影响。：部分数据允许过期，需优先保留高频访问的热点数据。：所有数据允许被淘汰，需优先保留高频访问数据。中，淘汰**最近最少使用（LRU）**的键。中，淘汰**最不经常使用（LFU）**的键。中，淘汰**最近最少使用（LRU）**的键。中，淘汰**最不经常使用（LFU）**的键。
Redis 淘汰策略，数据库缓存一致性
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DKPT的博客
04-21 1465
淘汰策略：根据数据访问模式选择LRU或LFU，优先保留热点数据。一致性：推荐 先更新数据库后删除缓存，结合 延时双删 或 分布式锁 降低风险。扩展方案：结合布隆过滤器解决缓存穿透，热点数据设置长 TTL 避免击穿。通过合理选择策略和优化流程，可显著提升系统性能与数据可靠性。
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永立的专栏
03-12 1771
Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。 Redis 提供 6 种数据淘汰策略（即，内存淘汰策略） volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用 的数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要...
redis有哪些数据淘汰策略
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redis内存数据数据集大小升到一定大的时候，就会实行数据淘汰策略（回收策略）。 1，volatile-lru：从已设置过期时间的哈希表(server.db[i].expires)中随机挑选多个key,然后在选到的key中用lru算法淘汰最近最少使用的数据 2，allkey-lru：从所有key的哈希表（server.db[i].dict）中随机挑选多个key,然后再选到的key中利用lru算...
redis的八种淘汰策略
en_kai的博客
05-28 475
redis的八种淘汰策略
Redis的淘汰策略有哪几种？
悟空聊架构的专栏
08-03 586
Redis的淘汰策略有哪几种？ 源码在这里：redis.conf 文件 volatile-ttl 策略，在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。 volatile-random策略，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。 volatile-lru 策略，会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。最近最少使用的会被删掉。 volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对。首先会筛选并淘汰访问次数少的数据，然后针对访问次.
Redis稳定版 Redis-x64-5.0.14.1.zip
07-21
2. **持久化**: Redis提供了两种主要的持久化方式：RDB（快照）和AOF（Append Only File）。RDB会在指定时间间隔创建数据库的快照，而AOF则记录所有写操作，确保在服务器重启后能恢复到最新的状态。 3. **主从复制*...
redis-windows-7.0.10.zip
04-14
`maxmemory`用于设置Redis的最大内存使用量，超过此值将触发LRU（最近最少使用）或LFU（最不经常使用）的内存淘汰策略。 Redis提供了AOF（Append Only File）和RDB（Snapshot）两种持久化方式。AOF记录所有写操作，...
Redis-x64-3.2.100-msi
04-11
但为了控制内存使用，Redis 3.2 提供了LRU（Least Recently Used）和LFU（Least Frequently Used）策略，可自动淘汰不常用的数据。 8. **命令行客户端**：Redis 提供了一个强大的命令行工具 `redis-cli`，可以进行...
Redis-x64-5.0.14.1
05-22
10. **内存管理**：Redis 默认使用 LRU（Least Recently Used）策略进行内存淘汰，当内存达到上限时，会删除最近最少使用的数据来释放空间。 11. **性能优化**：Redis 可以通过配置参数进行性能调优，例如调整内存...
Redis 有哪些淘汰策略？
dd2016124的博客
01-31 4023
一、noeviction Redis 默认淘汰策略，对于写请求不再提供服务，直接返回错误（ DEL 请求和部分特殊请求除外） 二、allkeys - lru 从所有 key 中使用 LRU 算法进行淘汰 三、volatile - lru 从设置了过期时间的 key 中使用 LRU 算法进行淘汰 四、allkeys - random 从所有 key 中随机淘汰数据 五、volatile - random 从设置了过期时间的 key 中随机淘汰 六、volatile - ttl 从设置了过
一文阐述Redis 8种淘汰策略、击穿、穿透、雪崩及其解决方式
哆啦A梦
04-01 2150
一文阐述Redis 8种淘汰策略及击穿、穿透、雪崩、对应解决方案
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redis 默认的最大的内存设置为0，相当于基于物理机的最大值 主要是4种算法，针对不同的key,形成的策略。 算法：key ：LRU是Least Recently Used的缩写，也就是表示最近很少使用，也可以理解成最久没有使用。也就是说当内存不够的时候，每次添加一条数据，都需要抛弃一条最久时间没有使用的旧数据。标准的LRU算法为了降低查找和删除元素的时间复杂度，一般采用Hash表和双向链表结合的数据结构，hash表可以赋予链表快速查找到某个key是否存在链表中，同时可以快速删除、添加节点，如图所示。
redis的淘汰策略(8种淘汰策略优缺点)
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03-09 2825
Redis提供了多种内存淘汰策略来处理内存超出限制的情况，当redis的内存使用达到最大允许的内存值，且没有更多的内存空间容纳新数据时，根据配置的淘汰策略，redis会选择删除合适的键进行空间内存释放。以下是redis支持的几种淘汰策略: 1、noeviction： 不淘汰任何数据，如果内存已经满了，不支持客户端写入新的数据，会直接发出拒绝，返回错误 2、volatile-lru： 最常用的淘汰策略，该策略是淘汰掉设置了过期时间的键，并按照最少访问频次进行淘汰。 3、volatile-lfu：
Redis 淘汰策略有哪些？（概念）
架构师之路。。
11-25 722
当redis中的数据量达到设置的内存上限时，当有新的数据进来时，就会对已经有的数据进行淘汰。redis的淘汰策略有8种。
Redis的六种淘汰策略详解
weixin_65837469的博客
08-12 2235
Redis的六种淘汰策略各有特点，适用于不同的应用场景。正确选择和使用淘汰策略，对于优化Redis的内存使用、提高Redis的性能和稳定性具有重要意义。在实际应用中，建议根据业务需求和数据特点，选择最合适的淘汰策略。
Redis 淘汰策略有哪些？
sanmansan的博客
01-13 1089
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Redis淘汰策略
03-17
### Redis淘汰策略详解 Redis作为一种基于内存的键值存储系统，在处理大量数据时可能会遇到内存不足的情况。为了应对这种情况，Redis提供了一系列的数据淘汰策略，通过`maxmemory-policy`参数进行配置。 #### 数据淘汰策略概述 Redis支持六种主要的数据淘汰策略[^1]，每一种都有特定的应用场景和优缺点： 1. **noeviction**: 当内存达到上限时，拒绝所有写入操作并返回错误。读取操作仍然可以正常执行。 2. **allkeys-lru**: 移除最近最少使用的键（Least Recently Used, LRU）。该策略适用于缓存场景，能够保留更常用的键。 3. **volatile-lru**: 仅移除设置了过期时间的键中最少使用的键。适合于带有TTL（Time To Live）标记的缓存数据。 4. **allkeys-random**: 随机移除任意键。此策略简单粗暴，通常不推荐用于生产环境。 5. **volatile-random**: 随机移除已设置过期时间的键。同样适用于带TTL的缓存数据。 6. **volatile-ttl**: 优先移除即将过期的键。这种策略特别适合那些希望尽快释放接近失效期限资源的场景。 随着版本更新，Redis还引入了两种新的淘汰机制——**LFU (Least Frequently Used)** 和进一步增强的LRU变体[^5]，它们分别关注访问频率和时间顺序两个维度来决定哪些数据应该被淘汰。 #### 配置方法 要启用某种具体的淘汰政策，管理员需修改redis.conf文件中的`maxmemory-policy`选项或将相应命令发送给正在运行的服务实例。例如： ```bash CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru ``` 上述指令动态调整当前服务器实例采用的是针对整个键空间按照最后访问时间排序后逐出旧条目的方式工作模式[^4]。 #### 应用场景分析 不同类型的业务负载可能需要不同的淘汰方案组合才能达到最佳效果。以下是几种典型情况下的推荐做法[^2]: - 对于纯粹作为高速缓存层存在的Redis部署来说，“allkeys-lru”通常是首选因为它能自动维护住最活跃的一部分项目集； - 如果某些记录确实存在明确生命周期，则考虑利用“volatile-*”系列规则配合恰当设定的有效期标签共同作用更为合理; - 特殊情况下比如游戏排行榜之类短期爆火但长期价值有限的内容列表对象，“volatile-ttl”将是不错的选择之一因为这类事物天然具备自毁倾向从而减少人为干预成本. 总之，正确选择和实施相应的清除方针对于维持系统的高效运转至关重要[^3]. ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) # 设置最大内存限制以及对应的淘汰策略 r.config_set('maxmemory', '1mb') r.config_set('maxmemory-policy', 'allkeys-lru') print(r.config_get('maxmemory')) print(r.config_get('maxmemory-policy')) ```
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